Life is unfair ——电影《In Time》观后感

本文从电影《In Time》出发,探讨了社会中的不公平现象。通过对比电影中以时间为货币的社会设定与现实世界中的贫富差距,揭示了资源分配不均对个体生存机会的影响。

Life isunfair, you get used to it!

我不记得是从哪儿看到的这句话,只是依稀记得是大概10年前看到的。也许很多人会觉得这是loser用来安慰自己的,又或许是阿Q精神的体现。可我很喜欢这句话,直到现在我仍然用它做我的MSN签名。我知道在很多宗教中都有“众生平等”的概念,可是不可否认的是,在当今这个“拼爹”的时代,一个人的一生在很大程度上都是由他的出身决定的。“公平”也许仅仅是“镜中花,水中月”。也许会有人用“在时间面前人人是平等的”这句话来反驳我。是的,我承认,不管你是贫穷还是富有,每个人的一天都只有24小时,不会有人多一分一秒。可是,如果说一个人所拥有的时间呢?在这上面会有绝对的“公平”吗?不见得吧?要不也不会有“好人不长命,祸害遗千年”这句话了!

呵呵~~似乎扯远了。还是转回《InTime》这个电影吧。

电影里面设置了这样一个社会:人类在25岁以后就不再变老,每个人手臂上都内置一个倒计时电子时钟来显示该人还能生存的时间,时间归零人就直接死亡;这个社会里面没有金钱,所有的东西都可以用你所剩下的生存时间来换;要想继续活下去就必须劳动去获得报酬(时间);当然,这个社会里的时间也和我们当下社会里面的金钱一样,可以跟人借、可以去时间银行贷(利息是肯定少不了的),当然也可以偷、可以抢。这个社会里贫富差距表现在你还剩余的时间上。富人区的人干什么都慢腾腾的,因为他们有大把的时间可以挥霍;而贫民区的人走路都带着一股风,他们必须抓紧时间去工作,然后用工作赚取的时间去付房租,买食品……就这样,他们很多人都只剩下1天的时间,在这1天里他们必须赚够能维持第二天生存的时间,周而复始;每个人都有一个不自觉的习惯:掀起袖子看自己胳膊上的倒计时。

说实在的,《InTime》的立意非常新颖,但是它却浪费了这么好的一个创意,根本没有对这个话题进入深入的探讨,只是浮光掠影似的揭露了一下资本家(拥有大量财富即时间,也就是可以长生不老)的丑恶嘴脸。把这么好的题材给拍成了一部典型的好莱坞式的爆米花电影。电影中有2个场景让人印象深刻:1.资本家们为了获得更多的财富(时间),不断的提高生活成本(工人工资不涨,其他的什么都涨价,也就是说同样的东西需要更多的时间来换);2.由于公交车票价突然上涨,男主角的母亲没有足够的时间换车票,只能往家狂奔;去车站接母亲的儿子看到狂奔的母亲,知道她的时间不够,于是也向母亲狂奔而去;他只要在母亲的倒计时归零之前赶到母亲旁边,就可以把自己的一部分时间转借给母亲;可是就在他们相距仅有一步之遥时,母亲的倒计时归零,她直挺挺的死在了自己的儿子面前。

反观一下我们的现实社会,贫富差距是越来越大。虽然这个差距只是物质上的,而不像电影中那样体现在剩余的生存时间上。可是仔细想想,也差不到哪儿去。比如一个富人和一个穷人,在同样的年龄患上了同样的疾病(危及生命的那种)。富人可以用自己的金钱优势去享受到比较好的医疗;而穷人由于金钱上的匮乏而只能得到较差的医疗,甚至得不到足够的医疗。那么哪个人能得到更多的生存时间呢?结果是相当明显的。

《In Time》里也讲到了适者生存,甚至时间银行的老板用达尔文的生日作为保险库的密码。可是现实跟电影是一样残酷的:在这个“富二代”和“官二代”横行的年代,强者不一定能获得更多的生存机会。无论是电影还是现实,只有手中掌握着财富和资源的人才能让自己和自己的后代获得更多的生存机会。这就是当下所谓的“含着金汤匙出生”和“有个好老爸可以少奋斗二十年”这些说法的真实体现。举个例子:在贫困山区的那些孩子们的智商不会比生活在城市里面的那些低,如果他们也能受到同样良好的教育,他们也能考入大学;可是现实是怎么样的呢?由于贫困,由于教育资源的不平衡,他们没法受到应有的教育,早早的辍学,小小的年纪就开始进城打工。试想一下,对在建筑工地上挥汗如雨和坐在明亮教室里上课的同龄人,“公平”体现在哪儿?

孟子说的好,“穷则独善其身,达则兼济天下”。我们既然不是能济天下的达人,那就只能独善其身了。我也相信“命运掌握在自己手中”,只要勤奋努力,是可以改变自己的命运的。可是如果没有能力去改变这个世界,那只有改变自己。我们也只能踏踏实实的工作、赚钱,才能过上自己想过的生活,才能让自己的后代有一个比自己高的起点。

呵呵~~似乎又扯远了!还是那句话:

Life isunfair, you get used to it!

【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
本软件实现了一种基于时域有限差分法结合时间反转算法的微波成像技术,旨在应用于乳腺癌的早期筛查。其核心流程分为三个主要步骤:数据采集、信号处理与三维可视化。 首先,用户需分别执行“WithTumor.m”与“WithoutTumor.m”两个脚本。这两个程序将在模拟生成的三维生物组织环境中进行电磁仿真,分别采集包含肿瘤模型与不包含肿瘤模型的场景下的原始场数据。所获取的数据将自动存储为“withtumor.mat”与“withouttumor.mat”两个数据文件。 随后,运行主算法脚本“TR.m”。该程序将加载上述两组数据,并实施时间反转算法。算法的具体过程是:提取两组仿真信号之间的差异成分,通过一组专门设计的数字滤波器对差异信号进行增强与净化处理,随后在数值模拟的同一组织环境中进行时间反向的电磁波传播计算。 在算法迭代计算过程中,系统会按预设的周期(每n次迭代)自动生成并显示三维模拟空间内特定二维切面的电场强度分布图。通过对比观察这些动态更新的二维场分布图像,用户有望直观地识别出由肿瘤组织引起的异常电磁散射特征,从而实现病灶的视觉定位。 关于软件的具体配置要求、参数设置方法以及更深入的技术细节,请参阅软件包内附的说明文档。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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